基于LS-SVM和BP神经网络组合模型的GPS高程拟合
来源期刊:桂林理工大学学报2014年第3期
论文作者:张腾旭 刘立龙 周淼 赫林 黄良珂 张鹏飞
文章页码:505 - 509
关键词:GPS;LS-SVM;BP神经网络;TLS;高程拟合;组合模型;
摘 要:提出了最小二乘支持向量机(LS-SVM)与BP神经网络的最优加权组合模型。通过实测数据对比分析了LS-SVM、BP神经网络、基于总体最小二乘算法(TLS)的二次多项式曲面拟合和最优加权组合模型的精度,结果表明最优加权组合模型的精度优于其他模型。
张腾旭1,2,刘立龙1,2,周淼1,2,赫林3,黄良珂1,2,张鹏飞1,2
1. 桂林理工大学测绘地理信息学院2. 桂林理工大学广西空间信息与测绘重点实验室3. 武汉大学测绘学院
摘 要:提出了最小二乘支持向量机(LS-SVM)与BP神经网络的最优加权组合模型。通过实测数据对比分析了LS-SVM、BP神经网络、基于总体最小二乘算法(TLS)的二次多项式曲面拟合和最优加权组合模型的精度,结果表明最优加权组合模型的精度优于其他模型。
关键词:GPS;LS-SVM;BP神经网络;TLS;高程拟合;组合模型;